21세기 4차 산업혁명 시대에 급변하는 산업과 기술 발전으로 인해 기존의 직업과 일자리의 위협과 변화가 커짐에 따라 청소년의 진로에 대한 준비는 더욱 절실해졌다. 청소년들은 급격한 기술 발전과 시장의 변화로 인한 기존 직업 소멸, 일생에서의 직업 활동기간의 비약적인 증가가 맞물려서 평생 한 번은 창직이나 창업을 해야만 하는 시대를 살고 있다. 이에 대비하기 위해 진로 및 직업활동에 대한 기회를 발견하고, 급변하는 시대와 시장의 다양한 문제들을 창의적으로 해결하고, 남들과 다르게 자신만의 방법으로 다방면의 경험과 지식을 쌓기 위한 자기주도적 학습력이 필수가 되었다. 본 연구는 그동안 다루어지지 않았던 청소년의 기회발견, 창의성 역량, 자기주도 학습력이 진로결정 자기효능감에 미치는 영향에 대해 청소년 진로교육 사례를 중심의 연구이다. 청소년에게 기회발견, 창의성 역량, 자기주도 학습력이 기업가정신의 매개로 하여 진로결정 자기효능감에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 것이 주요 연구목적이다. 분석결과, 첫째로 기회발견, 창의성 역량, 자기주도 학습력은 진로결정 자기효능감에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 기업가정신의 향상 정도에 따라 진로결정 자기효능감에 매개 역할을 부분적으로 하고 있음이 확인되었다. 이와 같은 결과는 앞으로 청소년의 진로 및 기업가정신 교육에 중요한 자료가 될 것이며, 향후 청소년 진로 및 기업가정신 교육 프로그램의 연구개발을 위해 관련 연구가 확대 되어야 할 것이다.
본 논문은 chaos이론을 우리나라의 증권시장에 적용하여 실증적으로 자기닮음, 장기기억, 반복형태와 기간주기를 파악하는데 그 목적 이 있다. chaos를 재무관리 분야나 경제학분야에 적용한 경우가 희소하여 이에 대한 천착은 어려운 실정이다. 그러나 chaos의 방법론을 재무관리 분야에 직접적으로 채택 적용하지는 않았으나, 그 대신 전통적인 시계열 분석을 비롯한 전통적인 실증분석을 사용한 많은 연구에서 chaos적 요소가 발견된 경우가 많다. 다만 이 연구들에서 발견된 것들을 chaos적 관점에서 이해하거나 파악하지 않고 전통적인 틀 속에서 해석하고 설명하려고 시도하고, 나아가 그와 같은 현상이 발견되었으므로 전통적인 틀속에서 새로운 방법을 개발하여 이 현상을 설명하거나 해소하려는 노력이 경주되어 왔으며 또한 계속되고 있다. 이 논문에서는 이러한 발견들을 chaos적 관점에서 해석해 보고자 한다.
이 연구에서는 주어진 공장의 공간에 여러 개의 직사각형 형태 부서의 위치를 할당하고 문헌에 있는 다른 설비배치 기법과 비교하고자 한다. 이 연구는 초기 설비배치가 주어졌을 때 물류비용을 최소화하는 개선적 접근방법을 제시하였다. 기존의 문헌에 있는 접근 방법과 같이 이 연구에서 제시된 접근 방법도 하나의 설비배치에서 부서를 교환하여 더 좋은 해를 찾고자 하였으며, 물류비용을 개선하는 자기발견적 절차를 적용하였다. 수직적 교환, 수평적 교환, 통합 절차 및 분리 절차를 통해 더 좋은 해를 발견할 가능성을 높이고 크기가 같은 설비의 경우에는 설비 배치의 회전도 가능하게 하였다. 그러나 CRAFT와 달리 이 연구에서 제시되는 알고리즘은 설비 형태의 왜곡이 일어나지 않고 직사각형을 유지하는 좋은 해를 제공한다. 또한 Tabu 탐색기법을 활용하여 지역적인 최적해에서 전체 최적해를 찾아가고자 하였다. 문헌에 있는 25개의 설비배치 문제에 대하여 다른 접근 방법과 비교한 결과 제시된 접근방법이 설비의 수가 많을 때 훨씬 더 좋은 해를 제공하는 것으로 나타났다.
본 연구는 공통의 납기로부터 완성 시간의 편차의 평균제곱을 최소화하는 문제를 비제약적인 경우와 제약적인 경우에 다루고 있다. 모의 뜨임 기법을 이용하여 Eilon과 Chowdhury의 [4] 논문에 있는 예제를 테스트하였다. 제안된 자기 발견적 기법은 대부분의 경우에 좋은 해를 제공하였으며, 작업의 수가 200인 경우에도 해를 1초안에 찾았다. 비제약적인 경우와 제약적인 경우의 계산 결과가 제시되었으며, 다른 자기 발견적 기법에 의한 계산 결과와 비교하였다.
본 논문의 목표는 분위수 자기회귀모형을 활용하여 시계열 자료에서 특이치를 발견하는 알고리즘을 제안하고, 기존의 방법들과 그 성능을 비교하여 실제 주가 조작 사례에 적용해 보는 것이다. 지금까지의 특이치 발견 연구는 대부분 일반적인 데이터 형태에서만 있어왔기 때문에 시계열 데이터에서의 연구는 미미한 편이다. 또한 모수적인 방법에만 제한되었는데, 모수적 모형은 복잡할 뿐만 아니라 소요되는 분석 시간도 길기 때문에 편리하지 않다. 따라서 본 연구에서는 분위수 자기회귀모형을 활용한 특이치 발견 알고리즘을 새롭게 제시하고, 다양한 경우의 모의실험을 통해 기존 알고리즘과 비교하도록 한다. 특히 시계열 자료에서의 특이치 발견은 주가 조작을 적발하는 데에 유용하게 활용될 수 있다. 시간에 따라 관측되던 주가가 갑자기 그 동안의 흐름에서 벗어나 특이치로 발견되었다면 혹시 인위적인 개입으로 조작된 것은 아닌지 의심해 볼 수 있기 때문이다. 따라서 실제 주가 조작 사례에 적용해 봄으로써 얼마나 빠른 시일 내에 주가 조작을 적발해 낼 수 있는지 살펴보았다.
자성재료에 자기장을 걸어주변 가열되고 자기장을 제거하면 냉각되는 성질이 있는데, 이를 자기열량효과(magnetocaloric effect)라고 하며, 이것을 이용해서 저온을 생성시키는 방법을 자기냉동(magnetic refrigeration)이라고 한다. 큐리 온도(Curie temperature) 부근의 강자성체에 자 기장이 가해지면 전자례도내에서 쌍을 이루지 않은 전자들의 자기모벤트들이 자기장에 평행 하게 배열되는데, 이로 인해 열역학적 무질서의 척도인 엔트로피는 낮아지고 이러한 손실을 보상하기 위해 재료의 온도가 올라가게 된다.반대로 자기장이 제거되면 자기모벤트가 본래의 무질서한 상태로 돌아오며, 엔트로피가 증가하 고 재료의 온도는 떨어지게 되는 것이다. 역사적으로 보면 1881년에 Warburg가 큐리온도 부근의 철에서 자기열량효과를 처음 발견하였으며. 1926년과 1927년에 Debye와 Giauque가 각각 단열소자볍 (adiabatic demagnetization)을 제안함으로써 실용화되기 시작하여 주로 극저온을 얻는 방법으로 이용되어 왔다. 1950년도 이전의 연구는 절대온도 영도(OK)에 도달하고 자 하는 순수과학적인 노력으로서 개방사이클(open cycle)을 이용한 단열냉각 방식을 추구하 였으나, 1950년 이후부터는 공학적인 응용을 목적으로 밀폐사이클(closed cycle)을 형성하는 자기냉동기에 관한 연구가 진행되었다. 1976년에 Brown은 희토류(rare earth) 금속인 가돌리늄(Gd)을 사용하여 유체(물 80%와 에틸 알코올 20%)를 재생시킴으로써 상온에서 작동 하는 자기냉동기를 보고한 바 있다. 그는 7 T의 큰 자장을 이용하였으며, 고온부와 저온부의 온도는 각각 $46^{\circ}C와\;-1^{\circ}C로서\;47^{\circ}C$의 온도간격을 얻었다. 자기냉동에 있어서의 또 하나의 중요한 진전은 1978년과 1982년에 Steyert와 Barclay에 의해서 능동자기재생기(active magnetic r regenerator)의 개념이 소개되고 개발된 것으로, 이는 자성재료가 냉매로서 뿐만 아니라 열전달 유체의 재생기로도 사용되는 방식이다. 이상과 같은 자기냉동기술의 발달에 이어서 1997년에 미국의 Astronautics사(Wisconsin주 Madison시 소재)와 Ames 연구소(Iowa주 Ames 시 소재)의 공동연구팀이 발표한 두 가지의 새로운 진전으로 인해 공기조화 및 냉동분야에 적용할 수 있는 자기냉동기의 실용화 가능성이 한층 높아졌다. 이들의 연구결과는 (1) 자기냉동이 실온에서도 실현 가능한 기술이며 증기압 축식 냉동에 필적할 만하다는 것을 보인 것과 (2) 이미 알려져 있던 자기냉동재료보다 자기 열량효과가 훨씬 큰 새로운 재료를 발견한 것이다. 이로써 자기냉동에 대한 관심과 기대가 한결 커지고 있다. 본 원고에서는 자기냉동의 원리가 되는 자기열량효과와 이를 이용한 자기냉동의 방법 그리고 최근에 이루어진 새로운 진전에 대해 소개하고 공기조화 및 냉동분야에의 적용 가능성을 전망해 보고자 한다.
본 연구에서는 광대역 불규칙가진력을 받는 자기매계변수계의 모드상호작용을 고찰하였다. 고찰대상 모델은 매우 흔한 추조물의 형태인 내부공진을 갖는 자기매계변수 동흡진기이다. Gaussian closure 방법에 의하여 계의 불규칙 응답을 나타내는 통적 모멘트방정식은 1차 및 2차 모멘트로 구성된 자율 상미분방적식으로 줄여진다. 계의 평형해와 평형해의 안정성측면에서 계의 응답이 조사되었다. 참고문헌 [18]과 [20]에서 보고된 발견한 감쇠가 안정성을 축소하기도 한다라는 이 효과는 본 연구에서 발견할 수 없었다. 또한 확정적 비선형계에 존재하는 포화현상은 발견되지 않았다.
자성의 양자 역학적 터널 효과의 발견 이후 학술적 관심이 증대된 분자 자성체의 자기적 성질과 양자역학적 효과에 대하여 고찰하였다. 분자 자성체는 유기물 골격 구조 안에 자성 이온이 일정한 구조를 가지고 배열되어 있는 금속-유기물 분자로서, 동일한 구조를 가지는 분자들 간의 자기적 상호작용이 매우 작은 분자들이 거대한 분자-결정을 형성하고 있다. 이러한 이유로 기존의 자성 물질에 비해서 많은 특이한 성질들을 가지고 있는데 특히 거시적 측정의 결과가 미시적인 특성, 즉, 분자의 자기적 성질을 그대로 보여 준다는 점은 매우 흥미롭다. 분자 자성체의 자성에 대해 고찰함에 있어서 미시적인 연구 방법인 핵자기 공명법을 이용한 연구들에 중점을 두고 고찰하였다. Mnl2-ac에서 발견된 자성의 양자적 터널 현상을 핵자기 공명법으로 관측하는 방법에 대하여 연구하였고 그것을 이용한 양자역학적 터널 현상에 대한 미시적 연구도 고찰하였다. 또한 분자 자성체에서 핵자기 공명법으로 처음으로 발견된 레벨간의 교차효과도 그 물리적 의미를 실험 결과들을 가지고 고찰하였다. 이러한 분자 자성체 대한 연구는 향후 응용분야에서 필요할 자기 기억 소자의 크기의 한계에 대한 정보를 줄 수 있고, 양자 컴퓨터에의 응용에 필요한 기초 지식을 제공할 것이다. 학술적인 면에서는 지금까지 잘 이해되지 않고 실험적으로 검증이 되지 않았던 많은 양자역학적 이론들의 실험적 검증이 가능할 것이다.
군집화는 데이터 집합을 유사한 데이터 개체들의 군집들로 분할하여 데이터 속에 존재하는 의미 있는 정보를 얻는 과정이다. 대부분의 군집화 기법들은 비교적 적은 양의 데이터를 대상으로 한 것이고 다차원 대용량의 데이터 처리에 관한 문제는 다루지 않고 있어서 데이터 마이닝을 위한 군집화 기법으로는 부적절하다. 따라서 본 논문을 통해 대용량의 데이터에 적용할 수 있는 새로운 군집화 알고리즘인 계층적 대표값 군집화(HRC) 기법을 제안한다. HRC는 자기조직화지도와 계층적 군집화 기법을 접목한 하이브리드 방법으로 두 단계에 거쳐 군집화를 수행한다. 첫 번째 단계에서 자기조직화지도를 통해 데이터를 요약하고, 두 번째 단계에서 요약된 대표값 정보만을 가지고 계층적인 군집화를 수행한다. 또한, 두 번째 단계의 계층적 군집화 적용시 양질의 군집을 발견하기 위해 군집간의 유사도를 측정하는 새로운 척도를 고안하였다. 그리고 실험을 통해 HRC와 기존 군집화 알고리즘이 발견한 군집의 질을 비교하여 성능을 평가했다.
본 연구에서는 목회자 자녀에게 자기탐색을 목표로 하는 노래심리치료를 제공함으로써 이들이 자기를 탐색하는 경험을 심층적으로 살펴보는 데 그 목적을 두었다. 이를 위해 목회자 자녀인 20대 여성 3명을 대상으로 E대학의 음악치료 클리닉에서 자기탐색을 목적으로 총 15회기의 노래심리치료를 제공하였다. 참여자들의 자기탐색 과정을 심도 있게 관찰하고 이해하기 위해 Colaizzi의 현상학적 방법을 사용하였다. 이에 본 연구에서는 164개의 의미있는 진술들이 선별되었고, 34개의 주제와 10개의 주제군, 3개의 범주가 도출 되었다. 이를 분석한 결과 첫째, 참여자들은 노래심리 치료 안에서 자기를 탐색하는 동안 주변 환경의 모습을 인식한 것을 발견하였다. 둘째, 자기탐색의 과정동안 주변 환경에 대한 감정 및 반응들을 발견하게 되었다. 셋째, 자기탐색의 과정을 통해 참여자들은 환경으로 인해 형성된 개인 내적 모습을 발견하게 되었다. 이를 토대로 본 연구의 결과는 목회자 자녀가 경험한 현상에 대한 구체적인 이해를 도우며, 목회자 자녀들의 자기탐색을 위한 음악치료 기법의 적용 및 개발 시 기초적인 자료로 활용될 수 있음을 기대해볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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